Titre : Caractéristiques du cycle biologique

Caractéristiques du cycle biologique : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Income

Questions fréquentes et termes MeSH associés

Diagnostic 5

#1

Comment évaluer les traits biologiques d'un organisme ?

L'évaluation se fait par l'observation des comportements, de la reproduction et de la croissance.
Traits de vie Comportement animal
#2

Quels tests sont utilisés pour diagnostiquer des anomalies biologiques ?

Des tests génétiques et des analyses comportementales peuvent être utilisés pour diagnostiquer.
Tests génétiques Anomalies biologiques
#3

Quels indicateurs biologiques sont importants ?

Les taux de reproduction, la longévité et les comportements d'alimentation sont cruciaux.
Reproduction Longévité
#4

Comment les traits de vie influencent-ils la santé ?

Les traits de vie affectent la susceptibilité aux maladies et la réponse au traitement.
Santé Maladies
#5

Quels outils sont utilisés pour l'analyse des traits de vie ?

Des modèles statistiques et des simulations écologiques sont souvent utilisés.
Modèles statistiques Écologie

Symptômes 5

#1

Quels symptômes indiquent un déséquilibre biologique ?

Des changements dans la reproduction, la croissance ou le comportement peuvent indiquer un déséquilibre.
Déséquilibre biologique Comportement
#2

Comment reconnaître des anomalies dans le cycle de vie ?

Des anomalies peuvent se manifester par des taux de reproduction anormaux ou des comportements erratiques.
Anomalies Cycle de vie
#3

Quels signes révèlent un stress environnemental ?

Un comportement agité, une reproduction réduite et une mortalité accrue peuvent indiquer du stress.
Stress environnemental Mortalité
#4

Quels symptômes sont liés à la surpopulation ?

La compétition accrue pour les ressources et des comportements agressifs peuvent survenir.
Surpopulation Ressources
#5

Comment les maladies affectent-elles les traits de vie ?

Les maladies peuvent réduire la reproduction et augmenter la mortalité, altérant les traits de vie.
Maladies Mortalité

Prévention 5

#1

Comment prévenir les déséquilibres biologiques ?

La conservation des habitats et la gestion des ressources sont essentielles pour la prévention.
Prévention Conservation des habitats
#2

Quelles pratiques agricoles favorisent la biodiversité ?

L'agriculture durable et la rotation des cultures aident à maintenir la biodiversité.
Agriculture durable Biodiversité
#3

Comment réduire le stress environnemental ?

La réduction de la pollution et la préservation des écosystèmes sont cruciales.
Stress environnemental Pollution
#4

Quels programmes éducatifs sont efficaces ?

Les programmes de sensibilisation à la conservation et à la biodiversité sont très efficaces.
Éducation Conservation
#5

Comment la recherche contribue-t-elle à la prévention ?

La recherche aide à comprendre les impacts environnementaux et à développer des stratégies de prévention.
Recherche Stratégies de prévention

Traitements 5

#1

Quels traitements améliorent la reproduction ?

Des interventions comme la gestion de l'habitat et la supplémentation nutritionnelle peuvent aider.
Reproduction Gestion de l'habitat
#2

Comment traiter les déséquilibres biologiques ?

Des traitements peuvent inclure des modifications environnementales et des soins vétérinaires.
Déséquilibres biologiques Soins vétérinaires
#3

Quels médicaments sont utilisés pour les maladies liées aux traits de vie ?

Des antibiotiques et des antiparasitaires peuvent être prescrits selon la maladie.
Antibiotiques Antiparasitaires
#4

Comment la génétique influence-t-elle les traitements ?

La génétique peut déterminer la réponse aux traitements et la susceptibilité aux maladies.
Génétique Réponse au traitement
#5

Quels rôles jouent les thérapies comportementales ?

Les thérapies comportementales peuvent aider à corriger des comportements indésirables.
Thérapies comportementales Comportement

Complications 5

#1

Quelles complications peuvent survenir avec des traits de vie altérés ?

Des complications incluent la diminution de la population et l'extinction locale.
Complications Extinction locale
#2

Comment les maladies affectent-elles les traits de vie ?

Les maladies peuvent entraîner des baisses de reproduction et des changements comportementaux.
Maladies Comportement
#3

Quels impacts la pollution a-t-elle sur les traits de vie ?

La pollution peut réduire la fertilité et augmenter la mortalité, affectant les traits de vie.
Pollution Fertilité
#4

Comment le changement climatique influence-t-il les cycles biologiques ?

Le changement climatique peut perturber les saisons de reproduction et les habitats.
Changement climatique Cycles biologiques
#5

Quelles sont les conséquences de la surpopulation ?

La surpopulation peut entraîner une compétition accrue pour les ressources et des conflits.
Surpopulation Ressources

Facteurs de risque 5

#1

Quels facteurs augmentent le risque de maladies ?

Les facteurs incluent la pollution, le stress environnemental et la perte d'habitat.
Facteurs de risque Pollution
#2

Comment la génétique influence-t-elle les traits de vie ?

La génétique peut prédisposer certains individus à des traits de vie spécifiques ou à des maladies.
Génétique Traits de vie
#3

Quels impacts des changements climatiques sur les espèces ?

Les changements climatiques peuvent modifier les habitats et affecter la reproduction des espèces.
Changements climatiques Habitat
#4

Comment l'urbanisation affecte-t-elle les traits de vie ?

L'urbanisation peut fragmenter les habitats et réduire les ressources disponibles pour les espèces.
Urbanisation Fragmentation des habitats
#5

Quels rôles jouent les prédateurs dans les cycles biologiques ?

Les prédateurs régulent les populations et influencent les traits de vie des proies.
Prédateurs Régulation des populations
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Dr Olivier Menir

Contenu validé par Dr Olivier Menir

Expert en Médecine, Optimisation des Parcours de Soins et Révision Médicale


Validation scientifique effectuée le 23/04/2025

Contenu vérifié selon les dernières recommandations médicales

Auteurs principaux

Marcello Mezzasalma

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Dipartimento di Biologia, Ecologia e Scienze della Terra, Università della Calabria, Via P. Bucci 4/B, 87036 Rende, Italy.
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Fabio Maria Guarino

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Dipartimento di Biologia, Università degli Studi di Napoli Federico II, Via Cinthia 26, 80126 Napoli, Italy.
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Athena Aktipis

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Arizona Cancer Evolution Center, Arizona State University, Tempe, AZ, USA.
  • Department of Psychology, Arizona State University, Tempe, AZ, USA.
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Carlo C Maley

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Arizona Cancer Evolution Center, Arizona State University, Tempe, AZ, USA.
  • Center for Biocomputing, Security and Society, Biodesign Institute, Arizona State University, Tempe, AZ, USA.
  • School of Life Sciences, Arizona State University, Tempe, AZ, USA.
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Rodrigo Hamede

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • School of Natural Sciences, University of Tasmania, Hobart, Tasmania, Australia.
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Gemma Palomar

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Affiliations :
  • Institute of Nature Conservation Polish Academy of Sciences Krakow Poland.
  • Department of Genetics, Physiology, and Microbiology Complutense University of Madrid Madrid Spain.

Bruna L P Luz

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Affiliations :
  • Coastal and Ocean Systems Graduate Program Federal University of Paraná Pontal do Paraná Brazil.
  • Center for Marine Biology University of São Paulo São Sebastião Brazil.
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Maikon Di Domenico

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • Coastal and Ocean Systems Graduate Program Federal University of Paraná Pontal do Paraná Brazil.
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Alvaro E Migotto

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Affiliations :
  • Center for Marine Biology University of São Paulo São Sebastião Brazil.
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Marcelo V Kitahara

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Affiliations :
  • Coastal and Ocean Systems Graduate Program Federal University of Paraná Pontal do Paraná Brazil.
  • Center for Marine Biology University of São Paulo São Sebastião Brazil.
  • Institute of Marine Science Federal University of São Paulo Santos Brazil.
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Ping-Qiang Liao

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Affiliations :
  • Jiangsu Key Laboratory of Crop Gene-tics and Physiology/Jiangsu Key Laboratory of Crop Cultivation and Physiology/College of Agriculture (Research Institute of Rice Industrial Engineering Technology), Yangzhou University, Yangzhou 225009, Jiangsu, China.
  • Jiangsu Co-Innovation Center for Modern Production Technology of Grain Crops, Yangzhou University, Yangzhou 225009, Jiangsu, China.
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Aatiqa Masoom

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Affiliations :
  • Jiangsu Key Laboratory of Crop Gene-tics and Physiology/Jiangsu Key Laboratory of Crop Cultivation and Physiology/College of Agriculture (Research Institute of Rice Industrial Engineering Technology), Yangzhou University, Yangzhou 225009, Jiangsu, China.
  • Jiangsu Co-Innovation Center for Modern Production Technology of Grain Crops, Yangzhou University, Yangzhou 225009, Jiangsu, China.
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Hai-Yan Mao

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Affiliations :
  • Jiangsu Key Laboratory of Crop Gene-tics and Physiology/Jiangsu Key Laboratory of Crop Cultivation and Physiology/College of Agriculture (Research Institute of Rice Industrial Engineering Technology), Yangzhou University, Yangzhou 225009, Jiangsu, China.
  • Jiangsu Co-Innovation Center for Modern Production Technology of Grain Crops, Yangzhou University, Yangzhou 225009, Jiangsu, China.
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Xian-Yang Fang

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Affiliations :
  • Jinggeng Agricultural Machinery Cooperative, Wuhu 241319, Anhui, China.
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Zhong-Yang Huo

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Affiliations :
  • Jiangsu Key Laboratory of Crop Gene-tics and Physiology/Jiangsu Key Laboratory of Crop Cultivation and Physiology/College of Agriculture (Research Institute of Rice Industrial Engineering Technology), Yangzhou University, Yangzhou 225009, Jiangsu, China.
  • Jiangsu Co-Innovation Center for Modern Production Technology of Grain Crops, Yangzhou University, Yangzhou 225009, Jiangsu, China.
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Guo-Qi Chen

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Affiliations :
  • Jiangsu Key Laboratory of Crop Gene-tics and Physiology/Jiangsu Key Laboratory of Crop Cultivation and Physiology/College of Agriculture (Research Institute of Rice Industrial Engineering Technology), Yangzhou University, Yangzhou 225009, Jiangsu, China.
  • Jiangsu Co-Innovation Center for Modern Production Technology of Grain Crops, Yangzhou University, Yangzhou 225009, Jiangsu, China.
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Zach S Balzer

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Affiliations :
  • Department of Biology, University of Saskatchewan, 112 Science Place, Saskatoon, SaskatchewanS7N 5E2, Canada.
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Arthur R Davis

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Affiliations :
  • Department of Biology, University of Saskatchewan, 112 Science Place, Saskatoon, SaskatchewanS7N 5E2, Canada.
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Mirjana Beribaka

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Affiliations :
  • Faculty of Technology Zvornik, University of East Sarajevo, Karakaj 34A, 75400 Zvornik, Bosnia and Herzegovina.
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Mihailo Jelić

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Affiliations :
  • Faculty of Biology, University of Belgrade, Studentski trg 16, 11000 Belgrade, Serbia.
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Sources (6135 au total)

Effects of disability on income and income composition.

Income composition is highly associated with individual financial sustainability and income inequality at the macro level. Although studies have investigated the effects of disability on wage income, ... We sampled 72,000 households using tax data sourced from the Taiwan Ministry of Finance in 2015. Data for each household member were traced back to 1999. We identified 23,346 individuals with disabili... Wage income constitutes the largest proportion of income in Taiwan. The total income is estimated to increase by 10.4% (P < 0.001) after disability onset. Moreover, most income categories did not expe... The effect of disability on income varied across different sources of income. The income composition observed for the individuals with disabilities changed considerably at various ages. Accordingly, p...

Preterm Birth, Family Income, and Intergenerational Income Mobility.

Preterm birth (PTB) has been associated with lower income in adulthood, but associations with intergenerational income mobility and the role of family socioeconomic status (SES) as modifying factor ar... To assess whether the association between PTB and income differs according to family SES at birth and to assess the association between PTB and intergenerational income mobility.... This study comprised a matched cohort of live births in Canada between January 1, 1990, and December 31, 1996, with follow-up until December 31, 2018. Statistical analysis was performed between May 20... Preterm birth, defined as birth between 24 and 37 weeks' gestational age (with gestational age subcategories of 34-36, 32-33, 28-31, and 24-27 weeks) vs early and full term births (gestational age, 37... Associations between PTB and annual adulthood income in 2018 Canadian dollars were assessed overall (current exhange rate: $1 = CAD $1.37) and stratified by family income quintiles, using generalized ... Of 1.6 million included births (51.1% boys and 48.9% girls), 6.9% infants were born preterm (5.4% born at 34-36 weeks, 0.7% born at 32-33 weeks, 0.5% born at 28-31 weeks, and 0.2% born at 24-27 weeks)... In this population-based matched cohort study, PTB was associated with lower adulthood income, lower upward social mobility, and higher downward mobility, with greater differences among those belongin...

Burden of respiratory problems in low-income and middle-income countries.

Chronic respiratory diseases are a leading cause of morbidity and mortality in low-income and middle-income countries (LMICs). We aim to review prevalence of respiratory diseases and related symptoms,... We report findings from 16 studies, highlighting key issues relevant to burden of respiratory problems in LMICs. COPD and associated symptoms are identified as important drivers of increasing respirat... Prevention and treatment of respiratory diseases is essential for improved wellbeing. We identify missed opportunities for measurement and understanding of burden caused by respiratory problems within...

Estimating the causal effects of income on health: how researchers' definitions of "income" matter.

There is a well-established cross-sectional association between income and health, but estimates of the causal effects of income vary substantially. Different definitions of income may lead to substan... The aim of this paper is to introduce a taxonomy for definitional and conceptual issues in studying individual- or household-level income for health research. We focus on (1) the definition of the inc... Quantified estimates of causal effects of income on health and wellbeing have crucial relevance for policymakers to anticipate the consequences of policies targeting the social determinants of health....

Integrating eye care in low-income and middle-income settings: a scoping review.

Integrated people-centred eye care has been recommended as a strategic framework for reducing global vision impairment and blindness. The extent to which eye care has integrated with other services ha... Rapid scoping review based on Cochrane Rapid Review and Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses guidelines.... MEDLINE, Embase, Web of Science, Scopus and Cochrane Library databases were searched in September 2021.... Papers with interventions involving eye care or preventative eye care integrated into other health systems, peer-reviewed in English, conducted in low-income or middle-income countries, and published ... Two independent reviewers screened, quality appraised and coded included papers. A deductive-inductive iterative analysis approach was used with a focus on integrating service delivery.... The search identified 3889 potential papers, of which 24 were included. Twenty papers incorporated more than one intervention type (promotion, prevention and/or treatment), but none included rehabilit... Integrating eye care into low resource health systems is a challenging task, compounded by resource limitations, competing priorities and ongoing support needs. This review highlighted a need for peop...

Describing and assessing a new method of approximating categorical individual-level income using community-level income from the census (weighting by income probabilities).

To assess a new approach (weighting by "income probabilities [IP]") that uses US Census data from the patients' communities to approximate individual-level income, an important but often missing varia... Community (census tract level) income data came from the 2017 5-year American Community Survey (ACS). The patient data included those diagnosed with cancer in 2017 in Ohio (n = 65,759). The reference ... We applied the traditional approach of income approximation using median census tract income along with two IP based approaches to estimate the proportions in the patient data with incomes of 0%-149%,... The patient data came from Ohio's cancer registry. The other data were publicly available.... Both IP based approaches consistently outperformed the traditional approach overall and in subgroup analyses, as measured by the weighted average absolute percentage point differences between the prop... Weighting by IP substantially outperformed the conventional approach of estimating the distribution of incomes in patient data....